Crear soluciones de análisis de diagnóstico en operaciones industriales ha requerido durante mucho tiempo de científicos expertos en datos con un profundo conocimiento de la aplicación específica que se analiza. Esos expertos necesitan semanas, meses o incluso años para comprender y modelar el sistema. Esa experiencia ha sido incluida en el nuevo módulo de Inteligencia Artificial (IA) Project Sherlock de Rockwell Automation.

Este algoritmo de análisis basado en datos se incluye dentro de un módulo que se adapta al chasis del controlador. Una vez instalado, IA Project Sherlock aprovecha un novedoso modelado basado en la física para “aprender” de la aplicación que administra el controlador. La solución revisa las etiquetas del controlador para identificar la aplicación o permite a los usuarios elegir lo que les gustaría modelar seleccionando las entradas y salidas a través de una instrucción adicional (AOI). El IA Project Sherlock aprenderá de los datos que pasan a través del controlador para construir un modelo. Este proceso se puede lograr en cuestión de minutos. No se requieren grandes cantidades de datos históricos, ni los datos deben salir de la capa de automatización.

Una vez que se construye el modelo, la solución Project Sherlock observa continuamente la operación en busca de anomalías comparándola con su comprensión derivada y basada en principios. Si detecta un problema, puede activar una alarma en una pantalla HMI o en el panel. Las iteraciones futuras irán más allá de los diagnósticos para dirigir a los usuarios sobre cómo remediar un inconveniente o ajustar automáticamente los parámetros del sistema para solucionar un problema sin intervención humana.
 
Los diagnósticos de Project Sherlock reducen las alarmas de falsos positivos en comparación con otras soluciones de inteligencia artificial, debido a su modelado basado en la física y sus fundamentos sustentados en aplicaciones industriales. Por ejemplo, el IA Project Sherlock puede averiguar si un cambio de temperatura de la caldera está relacionado con un cambio benigno en el curso de las operaciones o una anomalía que requiere corrección.

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